根据当前（截至2026年4月）的技术趋势和学术研究，实时音视频（RTC）领域的最新进展主要集中在以下几个方向，旨在追求更低延迟、更高质量、更强智能和更广应用：
- 编解码技术的持续演进
下一代编解码器普及：AV1 编码因其卓越的压缩效率（比VP9再提升约30%）和免版税特性，正从点播视频加速向实时通信领域渗透。WebRTC标准已支持AV1，但实时编码的高计算复杂度仍是挑战，需要硬件加速（如GPU、专用芯片）支持。
VVC（H.266）与LCEVC：H.266/VVC 提供了更高的压缩率，但复杂度极高，目前主要面向超高清点播。LCEVC（低复杂度增强视频编码） 作为一种“元编解码器”层，可与现有编码器（如H.264）结合，在轻微增加复杂度的情况下显著提升画质，是RTC领域一个值得关注的高效升级路径。
AI编解码（神经编解码）：利用深度学习模型进行端到端的视频压缩与重建，在极低码率下能保持更好的主观质量。虽然尚未标准化且计算开销大，但被认为是未来突破“编码效率墙”的关键方向。
- 网络传输与拥塞控制的智能化
基于AI/ML的拥塞控制：传统算法（如GCC）依赖固定规则。最新研究利用机器学习实时分析网络状态（延迟、丢包、抖动），动态预测最优发送码率，以在复杂网络（如5G、卫星链路）中实现更稳定、公平的传输。Google的 “WebRTC NN” 等研究已展示了潜力。
QUIC与WebTransport：QUIC 协议（基于UDP，集成TLS，减少握手延迟）正被更广泛地用于信令和数据通道。WebTransport API为浏览器提供了基于QUIC和HTTP/3的灵活双向通信，可作为WebRTC数据通道的补充或替代，用于游戏指令、文件共享等非媒体数据。
多路径与边缘计算：利用设备的多个网络接口（如Wi-Fi和5G）同时传输，提升可靠性和带宽。结合边缘计算（MEC），将SFU等媒体节点下沉至网络边缘，大幅缩短传输路径，降低端到端延迟，是支撑元宇宙、云游戏等超低延迟应用的关键。
- 音频处理的AI增强
神经网络噪声抑制（NR）与回声消除（AEC）：已从传统信号处理转向深度学习模型（如RNNoise），能更精准地分离人声与背景噪声（键盘声、犬吠、风声），甚至在嘈杂环境中提升语音清晰度。
个性化语音增强与音频超分辨率：根据特定用户的声音特征进行增强，或从低带宽、受损的音频流中恢复高保真细节，提升老旧设备或弱网下的听觉体验。
空间音频与沉浸式声场：结合头部追踪（HRTF），在VR/AR会议中模拟声音的方向和距离，创造更自然的沉浸式交谈体验。
- 视频分析与计算机视觉的融合
AI驱动的视频质量增强：实时进行超分辨率、去模糊、色彩增强，以提升低分辨率或运动模糊的视频源观感。
虚拟化身与背景处理：利用轻量级AI模型实现更精准、实时的虚拟背景（抠图）、美颜、手势识别。神经辐射场（NeRF） 等技术的轻量化版本开始被探索，用于从少量图像实时生成3D虚拟化身，替代传统摄像头视频，在保护隐私的同时增加表现力。
内容理解与自动化：实时检测视频中的演讲者、幻灯片、白板内容，并自动生成字幕、摘要或关键词，提升会议效率和可访问性。
- 架构与协议的革新
SVC（可伸缩视频编码）的成熟应用：VP9、AV1、VVC都支持SVC。它能动态适配不同接收端的能力和网络状况，无需SFU转码，简化架构并降低延迟，正成为大规模、异构网络通信的优选方案。
WebRTC NV（下一代WebRTC）：W3C和IETF持续推动标准演进，包括更完善的屏幕共享API、更灵活的设备管理、对新兴编解码器（如AV1）的原生支持等。
无服务器（Serverless）SFU：探索将媒体处理函数化，按需弹性伸缩，以进一步优化资源利用和成本。
总结与对项目的启示
对于 Dorisoy.Mediasoup 这类项目，这些进展指明了未来的演进方向：
编解码升级：考虑集成 AV1 解码支持，并关注 LCEVC 这种实用的画质增强方案。
传输优化：探索 AI拥塞控制算法 的集成，并评估 WebTransport 对数据通道的增强。
AI功能集成：将先进的 AI音频处理（降噪） 和 视频增强（超分、虚拟背景） 作为可选的增值功能模块。
架构适配：深入研究 SVC 在现有SFU架构下的应用模式，以更优雅地支持大规模异构客户端。
实时音视频技术正从“连通即可用”迈向“智能、沉浸、无处不在”的新阶段，其核心驱动力是 AI与多媒体处理的深度融合 以及 网络基础设施的持续演进。